作者：来自 ElasticYaru Lin

基于全新无状态（stateless）架构的 Elasticsearch Serverless 现已正式发布。它采用完全托管方式，因此你可以快速启动项目而无需操作或升级，并且可以使用最新的向量搜索和生成式 AI 功能。

我们很高兴地宣布 Elasticsearch Serverless 现已全面上市。我们已将 Elastisearch 重新设计为完全托管的服务，可以根据你的数据、使用情况和性能需求自动扩展。它具有 Elasticsearch 的强大功能和灵活性，且无需运营开销。

自今年春季发布技术预览版以来，我们引入了新功能来帮助开发人员更快地构建和管理应用程序。无论你是实施语义搜索、关键字搜索还是图像搜索，Elasticsearch Serverless 都可以简化流程，让你专注于创新而不是基础设施。

Elasticsearch Serverless 旨在消除管理资源的复杂性，使运行搜索、RAG 和 AI 驱动的应用程序变得更加容易，同时保持了 Elasticsearch 闻名的速度、相关性和多功能性。

在这篇文章中，我们将分享 Elasticsearch Serverless 如何利用其现代架构和开发人员友好的功能简化搜索应用程序的构建。

Elasticsearch 是搜索体验的支柱

Elasticsearch 长期以来一直是寻求高性能、可扩展搜索和矢量数据库功能的开发人员、数据科学家和全栈工程师的可信赖引擎。其强大的相关性功能和灵活性使其成为无数搜索驱动应用程序的支柱。

Elasticsearch 在查询速度和向量量化方面的创新使其成为领先的向量数据库，tgcode支持可扩展的 AI 驱动用例，如语义和混合搜索。

如今，Elasticsearch 继续通过结合以下功能为搜索设定黄金标准：

• 文本搜索的高速和相关性。
• 灵活的查询功能，可定制搜索工作流。
• 无缝处理混合查询，结合向量和词汇搜索。
• 一个开源核心，植根于 Lucene，不断优化，突破搜索技术的界限。

随着搜索用例的发展（结合混合搜索、AI 和推理以及动态工作负载），团队拥有比以往更多的扩展和管理基础设施的选择，以满足他们的独特需求。这些不断变化的需求为我们提供了一个令人兴奋的机会，让我们重新思考如何进行可扩展设计。

具有无服务器速度和简便性的 Elasticsearch

Elasticsearch Serverless 以 Elasticsearch 的优势为基础，满足现代工作负载的需求，这些工作负载的特点是大数据集、AI 搜索和不可预测的流量。Elasticsearch Serverless 以专为当今需求而构建的重新构想架构迎接这些挑战。

从根本上讲，Elasticsearch Serverless 建立在分离的计算和存储模型上。这是一项架构变化，它消除了重复数据传输的低效率并利用了对象存储的可靠性。从这里开始，分离关键组件可以独立扩展索引和搜索工作负载，并解决了在高需求场景中平衡性能和成本效益的长期挑战。

计算和存储分离

Elasticsearch Serverless 使用对象存储来实现可靠的数据存储和经济高效的可扩展性。通过消除对多个副本的需求，索引成本和数据重复得以降低。这种方法可确保存储仅用于必要的目的，从而消除浪费并最大程度地提高效率。

为了保持 Elasticsearch 的速度，段级（segment-level）查询并行化可优化从 S3 等对象存储中检索数据，而高级缓存策略可确保快速访问常用数据。

动态自动扩展，不打折扣

分离式架构还通过分离搜索（search）和摄取（ingest）工作负载实现了更智能的资源管理，允许它们根据特定需求独立扩展。这种分离可确保：

• 并发更新和搜索不再争夺资源。CPU 周期、内存和 I/O 独立分配，即使在高摄取操作期间也能确保一致的性能。
• 摄取量大的用例可从隔离计算中受益。确保快速可靠的搜索性能，即使在索引大量数据时也是如此。
• 向量搜索工作流蓬勃发展。分离允许计算密集型索引（如嵌入生成），而不会影响查询速度。

摄取、搜索和机器学习的资源可动态独立扩展，以适应不同的工作负载。无需为峰值负载过度配置，也不必担心需求高峰期间的停机时间。

阅读有关我们的动态和基于负载的摄取（ingest）和搜索（search）自动扩展的更多信息。

高性能查询执行

Elasticsearch Serverless 借助 Elasticsearch 作为向量数据库的优势来增强查询执行。查询性能和向量量化方面的创新可确保现代用例的快速高效搜索体验。亮点包括：

• 通过段级查询并行化加快数据检索速度，支持多个并发请求从对象存储中获取数据，并显著降低延迟，以确保即使数据未在本地缓存也能更快地访问
• 通过智能查询结果重用和 Lucene 中优化的数据结构实现更智能的缓存，允许仅缓存索引的已使用部分，
• 量身定制的 Lucene 索引结构可最大限度地提高各种数据格式的性能，确保以最有效的方式存储和检索每种数据类型。
• 高级向量量化可显著减少高维数据的存储占用空间和检索延迟，使 AI 和向量搜索更具可扩展性和成本效益。

这种新架构保留了 Elasticsearch 的灵活性（支持分面、过滤、聚合和多种数据类型），同时简化了操作并加速了现代搜索需求的性能。对于寻求适应不断变化的需求的免干预解决方案的团队，Elasticsearch Serverless 提供了 Elasticsearch 的所有功能和多功能性，而无需运营开销。

无论你是希望集成混合搜索的开发人员、使用高基数数据集的数据科学家，还是使用 AI 模型优化相关性的全栈工程师，Elasticsearch Serverless 都可以让你专注于提供卓越的搜索体验。

访问最新的搜索和 AI 功能

Elasticsearch Serverless 不仅仅是一项托管服务，它还是一个旨在加速开发和优化搜索体验的平台。在这里，你可以访问最新的搜索和生成 AI 功能：

• Elastic AI Assistant：快速访问文档、指南和资源，以简化原型设计和实施。

• ELSER 嵌入模型：启用语义或混合搜索功能，开辟查询数据的新方法。
• 语义文本（semantic text）字段类型：轻松为文本字段生成向量。tgcode

• 更好的二进制量化 (BBQ)：优化向量存储和内存使用，而不会影响准确性或性能。
• Elastic 重新排序和倒数排序融合 (RRF)：通过简化的重新排序和混合评分功能提高结果相关性。
• Playground 和开发者控制台：使用统一的界面和 API 工作流程试验新功能，包括 Gen AI 集成。

• ES|QL，Elastic 的直观命令语言，与 Elasticsearch Serverless 完全兼容。
• 使用情况和性能透明度：通过云控制台管理搜索速度和成本，并提供详细的性能洞察。

开始使用 Elasticsearch Serverless

准备好开始构建了吗？Elasticsearch Serverless 现已推出，你可以通过我们的免费试用版立即试用。

开发人员喜欢 Elasticsearch 的速度、相关性和灵活性。使用 Elasticsearch Serverless，你会喜欢它的简单性。

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本文中描述的任何特性或功能的发布和时间均由 Elastic 自行决定。任何当前不可用的特性或功能可能无法按时交付或根本无法交付。

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原文：Elasticsearch Serverless is now generally available – Search Labs